論文の概要: Learning Generalizable Visuomotor Policy through Dynamics-Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27114v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 02:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.955845
• Title: Learning Generalizable Visuomotor Policy through Dynamics-Alignment
• Title（参考訳）: ダイナミクスアライメントによる一般化可能なビズモータ政策の学習
• Authors: Dohyeok Lee, Jung Min Lee, Munkyung Kim, Seokhun Ju, Jin Woo Koo, Kyungjae Lee, Dohyeong Kim, TaeHyun Cho, Jungwoo Lee,
• Abstract要約: ビデオ予測モデルを利用した最近のアプローチは、大規模データセットからリッチな表現を学習することで、有望な結果を示している。 本稿では,ダイナミックス予測をポリシ学習に統合するDAP(Dynamics-Aligned Flow Matching Policy)を提案する。 提案手法では,ポリシーモデルと動的モデルが相互に行動生成のフィードバックを与え,自己補正を実現し,一般化を向上するアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.655111993491674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Behavior cloning methods for robot learning suffer from poor generalization due to limited data support beyond expert demonstrations. Recent approaches leveraging video prediction models have shown promising results by learning rich spatiotemporal representations from large-scale datasets. However, these models learn action-agnostic dynamics that cannot distinguish between different control inputs, limiting their utility for precise manipulation tasks and requiring large pretraining datasets. We propose a Dynamics-Aligned Flow Matching Policy (DAP) that integrates dynamics prediction into policy learning. Our method introduces a novel architecture where policy and dynamics models provide mutual corrective feedback during action generation, enabling self-correction and improved generalization. Empirical validation demonstrates generalization performance superior to baseline methods on real-world robotic manipulation tasks, showing particular robustness in OOD scenarios including visual distractions and lighting variations.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習のための行動クローニング手法は、専門家によるデモンストレーション以上のデータサポートが限られているため、一般化の難しさに悩まされている。 ビデオ予測モデルを利用した最近のアプローチは、大規模データセットから豊富な時空間表現を学習することで、有望な結果を示している。 しかし、これらのモデルは、異なる制御入力を区別できないアクション非依存のダイナミクスを学習し、正確な操作タスクのためのユーティリティを制限し、大規模な事前トレーニングデータセットを必要とする。 本稿では,ダイナミックス予測を政策学習に統合するDAP(Dynamics-Aligned Flow Matching Policy)を提案する。 提案手法では,ポリシーモデルと動的モデルが相互に行動生成のフィードバックを与え,自己補正を実現し,一般化を向上するアーキテクチャを提案する。 実世界のロボット操作タスクのベースライン手法よりも優れた一般化性能を示し、視覚的注意散らしや照明のバリエーションを含むOODシナリオにおいて、特に堅牢性を示す。

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